بسیاری از پروژه های آزمایشی هوش مصنوعی در صنایع تولیدی شکست می خورند و راه هایی برای دستیابی به بهره وری واقعی از این فناوری وجود دارد.
به گزارش بازیگرها و به نقل از تکرادار، در صنایع تولیدی، بسیاری از پروژه های آزمایشی هوش مصنوعی قبل از رسیدن به مرحله اجرا و مقیاس بندی متوقف می شوند. یکی از دلایل اصلی این شکست این است که سازمان ها به جای تمرکز بر نتایج ملموس، بیش از حد بر فناوری تمرکز می کنند.
موفقیت واقعی زمانی اتفاق میافتد که پروژهها بر اساس برنامههای تجاری واضح با بازگشت سرمایه قابل اندازهگیری باشد. این کارایی ممکن است شامل افزایش ظرفیت تولید، کاهش مصرف انرژی، بهبود کیفیت محصول یا کاهش زمان توقف در خطوط تولید باشد.
آینده هوش مصنوعی در آستانه یک جهش بزرگ است: آیا آروارک آغاز ابر هوش در سال 2025 خواهد بود؟
دلیل شکست پروژه های هوش مصنوعی تجربی.
با توجه به اینکه نزدیک به 90 درصد از پروژههای آزمایشی هوش مصنوعی در صنایع قبل از مقیاسبندی متوقف شدهاند، سازندگان چگونه میتوانند این فرآیند را طی کنند؟
دلیل اصلی شکست اکثر این پروژه ها ناکارآمدی الگوریتم ها نیست، بلکه کیفیت پایین، پراکندگی یا مسدود شدن داده ها در سیستم های جداگانه است.
علاوه بر این، تیمهای فناوری اطلاعات و عملیات صنعتی اغلب بهطور مستقل کار میکنند، که پل زدن بین نوآوریهای آزمایشگاهی و اجرای عملی در کف کارخانه را دشوار میکند.
بدون زیرساخت داده قابل اعتماد و مقیاس پذیر، هوش مصنوعی ممکن است به یک آزمایش اثبات مفهوم محدود شود و تأثیر قابل توجهی بر خطوط تولید صنایع نداشته باشد. ایجاد این زیرساخت ها یکی از بزرگترین چالش ها و فرصت های بخش تولیدی است.
تولیدکنندگان باید سرمایهگذاریهای هوش مصنوعی را مانند هر پروژه سرمایهای دیگر مدیریت کنند: بازده مورد انتظار را از ابتدا تعریف کنند، شاخصهای کلیدی عملکرد را با اهداف عملیاتی هماهنگ کنند و ارزش ایجاد شده در طول زمان را دنبال کنند.
با تغییر تمرکز از تمرکز بر فناوری به تمرکز بر تاثیر تجاری، تولیدکنندگان میتوانند اولویتهای واقعی برنامه را شناسایی کنند، از مدیران ارشد خرید کنند و اطمینان حاصل کنند که سرمایهگذاری در ابزارهای هوش مصنوعی ارزش پایدار و مقیاسپذیر ایجاد میکند.
ایجاد ارزش هوش مصنوعی از طریق زیرساخت قابل اعتماد
با داشتن پایگاه های داده قوی و مقیاس پذیر، به جای پروژه های فردی، تولیدکنندگان می توانند هوش مصنوعی را به یک مزیت واقعی تبدیل کنند.
اولویت باید به ایجاد یک زیرساخت یکپارچه و هوشمند با قابلیت جمع آوری، ادغام و تجزیه و تحلیل داده ها از تمام نقاط زنجیره ارزش داده شود. پیاده سازی این زیرساخت به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا با گسترش عملیات تجاری انعطاف پذیر و کاربردی باقی بماند.
زیرساخت IT قابل اعتماد باید جزء اصلی برنامه باشد. این در مورد ایجاد سیستم هایی است که قابل اعتماد، قوی و قابل اعتماد برای مدیریت داده های صنعتی در مقیاس بزرگ هستند.
آشنایی با هوش مصنوعی Autocrit; ابزاری برای نویسندگان حرفه ای و تازه کار.
زیرساخت های قابل اعتماد به عنوان ابزاری برای پشتیبانی از استراتژی داده عمل می کند، در حالی که زیرساخت های غیرقابل اعتماد محدودیت هایی ایجاد می کند و مزایای بالقوه هوش مصنوعی را کاهش می دهد.
این زیرساخت نه تنها از هوش مصنوعی پشتیبانی میکند، بلکه باعث کاهش سربار و افزایش بهرهوری میشود، به طوری که پروژهها به نتایج تجاری واقعی میرسند و به آزمایشهای ناتمام محدود نمیشوند.
تولیدکنندگان باید بینشهای ارزشمندی را از دادههای بدون ساختار، مانند اسناد، ارائهها و ایمیلها استخراج کنند تا تجزیه و تحلیلهای عملی برای حفظ کارایی عملیاتی ایجاد کنند.
با دیجیتالی کردن و ذخیره این داده ها، هوش مصنوعی مولد می تواند اطلاعات را برای حل مشکلات و بهینه سازی آن در زمان واقعی پردازش کند.
پل زدن بین فناوری اطلاعات و عملیات صنعتی
دستیابی به تحول پایدار به ادغام موفقیت آمیز تیم های فناوری اطلاعات و عملیات صنعتی بستگی دارد. تیم فناوری اطلاعات، ستون فقرات فناوری سازمان را تشکیل می دهد و داده ها و برنامه های کاربردی را مدیریت می کند، در حالی که تیم های عملیات صنعتی بر نظارت، مدیریت و حفاظت از فعالیت های صنعتی سازمان تمرکز می کنند.
به طور سنتی، این دو بخش به طور جداگانه کار می کردند، اما امروزه این روش نمی تواند ادامه یابد. تولیدکنندگان باید تیم های یکپارچه ایجاد کنند که فاصله بین فناوری اطلاعات و عملیات صنعتی را پر کند.
وردپرس با هوش مصنوعی; روشی هوشمندانه برای ساخت وب سایت
موفقیت Industry 4.0 به همگرایی این دو تیم بستگی دارد تا جریان داده و بهینه سازی فرآیند بین تولید، اتوماسیون و سیستم های اطلاعاتی را در کل زنجیره ارزش فعال کند. استراتژیها و مسئولیتهای این بخشها باید به دقت هماهنگ شوند تا انتقال هموار تضمین شود.
تقویت همکاری امکان درک عمیق تر چالش ها و نیازهای سطح کارخانه را فراهم می کند. با ترکیب تجهیزات، بهینه سازی زنجیره تامین، تعمیر و نگهداری پیش بینی و تجزیه و تحلیل تولید بلادرنگ می تواند به دقت تحقق یابد.
فناوری به تنهایی موفقیت یک صنعت هوشمند را تضمین نمی کند. تولیدکنندگان باید فرهنگ همکاری، نوآوری و تصمیم گیری مبتنی بر داده را برای بهینه سازی فرآیندها و افزایش بهره وری کسب و کار توسعه دهند.
از پروژه آزمایشی تا تاثیر اثبات شده
رقابت پذیری به ندرت از پروژه های آزمایشی فردی ناشی می شود. تولیدکنندگان باید متعهد به ایجاد چارچوبهای قابل اعتمادی باشند که هوش مصنوعی را به ستون اصلی عملیات تبدیل کند و انعطافپذیری برای پاسخ به تغییرات بازار را فراهم کند.
این تحول نه تنها با ابزارهای جدید حاصل می شود، بلکه نیازمند تغییر نگرش در سراسر سازمان است. مسئولیت مشترک بین بخشها و توانایی اندازهگیری نتایج کسبوکار به جای نتایج صرفاً فنی، برای مقیاسبندی موفقیتآمیز هوش مصنوعی ضروری است.
گسترش هوش مصنوعی برای آینده در تولید
برای انتقال از مرحله آزمایشی به تولید انبوه، تولیدکنندگان باید هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها را ادغام کنند و همکاری قوی بین سیستم های فناوری اطلاعات و عملیات صنعتی ایجاد کنند.
با همکاری بیشتر، شرکتها میتوانند ارتباطات هوشمندتر ایجاد کنند، عملیات را سادهتر کنند و زنجیرههای تامین را بهینه کنند. این تحول نه تنها به افزایش بهره وری مرتبط است. فناوری هایی مانند هوش مصنوعی می توانند انعطاف پذیری، امنیت و مسیر نوآوری و پایداری سازمان را تقویت کنند.
کسانی که با تمرکز بر بازگشت سرمایه (ROI) و تأثیر عملیاتی حرکت می کنند، نه فقط فناوری، در مقیاس بندی موفق خواهند بود.